脑卒中疾病发生的气象条件分析及对其发病人数的预测

通过对黄石市中心医院1994-1998年连续五年来脑卒中疾病患者常规资料的分析。揭示了该市脑卒中患者群体的发病规律及其与气温要素的密切关系；同时用多元逐步回归的方法建立了该病的发病人数同气象因子的关系方程；并且认为；通过对气象因子预报可以预测脑卒中疾病的发病人数，对预防脑卒中中疾病的发生有一定作用。同时也能为医疗卫生部门根据天气的变化安排工作提供客观参考依据。     

用逐步回归预测棉铃虫发生期和发生量

收集了1973年至2000年的气象，农作物、棉铃虫虫害等196年因子，以运城、汾阳和临汾为山西省代表站，利用最优二分割法把发生量分为10级，5级和不分级3种情况；使用逐步回归计算了219个模型，从中选出27个棉铃虫二、三代发生期，发生量最优模型，在农气服务中应用，预报准确率为95％，效果良好。     

青海高原无测站地区热量资源的推算方法——以循化县高志花椒示范种植园为例

本文以循化县高志花椒示范种植园为例，介绍了青海省无测站地区热量资源的推算方法及实际应用。其中，月平均气温、日平均气温稳定通过0℃的初、终间日数及积温的推算方法，可作为本省热量资源分析细网格化的基本技术，为第三次气候资源分析及区划提供具有较高估算精度的数学模型。     

张集煤矿13—l煤层甲烷含量的逐步回归分析

以淮南煤田张集煤矿13—1煤层为例，对甲烷含量进行了多因素逐步回归分析，结果表明：逐步回归模型不仅符合瓦斯地质理论，而且比单因素回归模型具有更高的预测精度，从而具有更大的实用价值。     

湛江市空气污染预报方法

利用湛江市地面常规气象观测资料，应用逐步回归的统计方法，对湛江市各测点的SO2、NO2、PM10浓度分别进行了计算分析并建立预报方程，预报实践证明，准确率较高。     

泉水动态分析预测和资源评价——以辉县百泉为例

本文通过对辉县百泉泉水流量动态的分析，确定了泉水流量动态的影响因素，建立了泉水流量的衰减方程和泉水流量的预测模型，预测了天然状态泉水流量，评了泉域岩溶水的开采资源。     

主分量逐步回归法在桂东南低温阴雨预报的应用

在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上,应用气候场的主分量逐步回归方法,通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选,求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系,而后进行逐步回归预报.     

滨州沿海蒸发量与海盐产量的关系研究

海盐生产主要依靠自然蒸发,蒸发量预报对海盐生产有重要的指导作用。通过对1993—2007年滨州沿海蒸发量和海盐产量的分析,海盐产量的时间分布特征与净蒸发量基本一致,净蒸发量是影响海盐生产的决定性因素。分析蒸发量与气象要素之间的关系,分月建立了逐步回归方程,经检验可作为蒸发量的一种客观预报方法。     

气象因子对夏季最大电力负荷的敏感性分析

利用2016—2018年武汉夏季(6—9月)逐15 min电力负荷以及同期逐日气象数据,分析最大电力负荷变化特征及与气象因子的相关关系。利用逐步回归和双隐含层BP神经网络算法,建立了武汉夏季最大电力负荷的预测模型。结果表明:平均温度、平均最高温度、平均最低温度与气象电力负荷存在显著的正相关,其次是日照时数。前1 d最大电力负荷与当日最大电力负荷的相关性最好,当日电力负荷对前1 d温度的平均和舒适度指数的变化最为敏感。以历史电力负荷和气象数据为联合预报因子,逐步回归和BP神经网络算法对武汉夏季最大电力负荷具有较好的模拟效果,尤其是对持续高温造成高位运行的最大负荷模拟。当敏感性在10%以内时,逐步回归算法中气象因子正的贡献要小于负的贡献,BP神经网络算法中气象因子正的贡献要高于负的贡献;当敏感性高于10%时,两种算法中气象因子均为正的贡献。